Executive function & semantic memory impairments in Alzheimer’s disease — investigating the decline of executive function and semantic memory in Alzheimer’s disease through computer-supported qualitative analysis of semantic verbal fluency and its applications in clinical decision support

Alzheimer’s Disease (AD) has a huge impact on an ever-aging society in highly developed industrialized countries such as the EU member states: according to the World Alzheimer’s Association the number one risk factor for AD is age. AD patients suffer from neurodegenerative processes driving cognitive decline which eventually results in the loss of patients’ ability of independent living. Episodic memory impairment is the most prominent cognitive symptom of AD in its clinical stage. In addition, also executive function and semantic memory impairments significantly affect activities of daily living and are discussed as important cognitive symptoms during prodromal as well as acute clinical stages of AD. Most of the research on semantic memory impairments in AD draws evidence from the Semantic Verbal Fluency (SVF) task which evidentially also places high demands on the executive function level. At the same time, the SVF is one of the most-applied routine assessments in clinical neuropsychology especially in the diagnosis of AD. Therefore, the SVF is a prime task to study semantic memory and executive function impairment side-by-side and draw conclusions about their parallel or successive impairments across the clinical trajectory of AD. To effectively investigate semantic memory and executive function processes in the SVF, novel computational measures have been proposed that tap into data-driven semantic as well as temporal metrics scoring an SVF performance on the item-level. With a better and more differentiated understanding of AD-related executive function and semantic memory impairments in the SVF, the SVF can grow from a well-established screening into a more precise diagnostic tool for early AD. As the SVF is one of the most-applied easy-to-use and low-burden neurocognitive assessments in AD, such advancements have a direct impact on clinical practice as well. For the last decades huge efforts have been put on the discovery of disease-modifying compounds responding to specific AD biomarker-related cognitive decline characteristics. However, as most pharmaceutical trials failed, the focus has shifted towards population-wide early screening with cost-effective and scalable cognitive tests representing an effective mid-term strategy. Computer-supported SVF analysis responds to this demand. This thesis pursues a two-fold objective: (1) improve our understanding of the progressive executive function and semantic memory impairments and their interplay in clinical AD as measured by the SVF and (2) harness those insights for applied early and specific AD screening. To achieve both objectives, this thesis comprises work on subjects from different clinical stages of AD (Healthy Aging, amnestic Mild Cognitive Impairment—aMCI, and AD dementia) and in different languages (German & French). All results are based on SVF speech data generated either as a one-time assessment or a repeated within-participant testing. From these SVF speech samples, qualitative markers are extracted with different amount of computational support (ranging from manual processing of speech to fully automated evaluation). The results indicate, that semantic memory is structurally affected from an early clinical—amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI)—stage on and is even more affected in the later acute dementia stage. The semantic memory impairment in AD is particularly worsened through the patients’ inability to compensate by engaging executive functions. Hence, over the course of the disease, hampered executive functioning and therefore the inability to compensate for corrupt semantic memory structures might be the main driver of later-stage AD patients’ notably poor cognitive performance. These insights generated on the SVF alone are only made possible through computer-supported qualitative analysis on an item-per-item level which leads the way towards potential applications in clinical decision support. The more fine-grained qualitative analysis of the SVF is clinically valuable for AD diagnosis and screening but very time-consuming if performed manually. This thesis shows though that automatic analysis pipelines can reliably and validly generate this diagnostic information from the SVF. Automatic transcription of speech plus automatic extraction of the novel qualitative SVF features result in clinical interpretation comparable to manual transcripts and improved diagnostic decision support simulated through machine learning classification experiments. This indicates that the computer-supported SVF could ultimately be used for cost-effective fully automated early clinical AD screening. This thesis advances current AD research in a two-fold manner. First it improves the understanding of the decline of executive function and semantic memory in AD as measured through computational qualitative analysis of the SVF. Secondly, this thesis embeds these theoretical advances into practical clinical decision support concepts that help screen population-wide and cost-effective for early-stage AD.Die Alzheimer-Krankheit (AD) stellt eine enorme Herausforderung für die immer älter werdende Gesellschaft in hochentwickelten Industrieländern wie den EU-Mitgliedsstaaten dar. Nach Angaben der World Alzheimer's Association ist der größte Risikofaktor für AD das Alter. Alzheimer-Patienten leiden unter neurodegenerativen Prozessen, die kognitiven Abbau verursachen und schließlich dazu führen, dass Patienten nicht länger selbstbestimmt leben können. Die Beeinträchtigung des episodischen Gedächtnisses ist das prominenteste kognitive Symptom von AD im klinischen Stadium. Darüber hinaus führen auch Störungen der Exekutivfunktionen sowie der semantischen Gedächtnisleistung zu erheblichen Einschränkungen bei Aktivitäten des täglichen Lebens und werden als wichtige kognitive Symptome sowohl im Prodromal- als auch im akuten klinischen Stadium von AD diskutiert. Der Großteil der Forschung zu semantischen Gedächtnisbeeinträchtigungen bei AD stützt sich auf Ergebnisse aus dem Semantic Verbal Fluency Tests (SVF), der auch die Exekutivfunktionen stark fordert. In der Praxis ist die SVF eines der am häufigsten eingesetzten Routine- Assessments in der klinischen Neuropsychologie, insbesondere bei der Diagnose von AD. Daher ist die SVF eine erstklassige Aufgabe, um die Beeinträchtigung des semantischen Gedächtnisses und der exekutiven Funktionen Seite an Seite zu untersuchen und Rückschlüsse auf ihre parallelen oder sukzessiven Beeinträchtigungen im klinischen Verlauf von AD zu ziehen. Um semantische Gedächtnis- und Exekutivfunktionsprozesse in der SVF effektiv zu untersuchen, wurden jüngst neuartige computergestützte Verfahren vorgeschlagen, die sowohl datengetriebene semantische als auch temporäre Maße nutzen, die eine SVF-Leistung auf Item-Ebene bewerten. Mit einem besseren und differenzierteren Verständnis von ADbedingten Beeinträchtigungen der Exekutivfunktionen und des semantischen Gedächtnisses in der SVF kann sich die SVF von einem gut etablierten Screening zu einem präziseren Diagnoseinstrument für frühe AD entwickeln. Da die SVF eines der am häufigsten angewandten, einfach zu handhabenden und wenig belastenden neurokognitiven Assessments bei AD ist, haben solche Fortschritte auch einen direkten Einfluss auf die klinische Praxis. In den letzten Jahrzehnten wurden enorme Anstrengungen unternommen, um krankheitsmodifizierende Substanzen zu finden, die auf spezifische, mit AD-Biomarkern verbundene Merkmale des kognitiven Abbaus reagieren. Da jedoch die meisten pharmazeutischen Studien in jüngster Vergangenheit fehlgeschlagen sind, wird heute als mittelfristige Strategie bevölkerungsweite Früherkennung mit kostengünstigen und skalierbaren kognitiven Tests gefordert. Die computergestützte SVF-Analyse ist eine Antwort auf diese Forderung. Diese Arbeit verfolgt deshalb zwei Ziele: (1) Verbesserung des Verständnisses der fortschreitenden Beeinträchtigungen der Exekutivfunktionen und des semantischen Gedächtnisses und ihres Zusammenspiels bei klinischer AD, gemessen durch die SVF, und (2) Nutzung dieser Erkenntnisse für angewandte AD-Früherkennung. Um beide Ziele zu erreichen, umfasst diese Thesis Forschung mit Probanden aus verschiedenen klinischen AD Stadien (gesundes Altern, amnestisches Mild Cognitive Impairment-aMCI, und AD-Demenz) und in verschiedenen Sprachen (Deutsch & Französisch). Alle Ergebnisse basieren auf SVF Sprachdaten, erhoben im Querschnittdesign oder als wiederholte Testung in einem Längsschnittdesign. Aus diesen SVF-Sprachproben werden mit unterschiedlicher rechnerischer Unterstützung qualitative Marker extrahiert (von manueller Verarbeitung der Sprache bis hin zu vollautomatischer Auswertung). Die Ergebnisse zeigen, dass das semantische Gedächtnis bereits im frühen aMCI Stadium strukturell beeinträchtigt ist und im späteren akuten Demenzstadium noch stärker betroffen ist. Die strukturelle Beeinträchtigung des semantischen Gedächtnisses bei Alzheimer wird insbesondere dadurch verschlimmert, dass die Patienten nicht in der Lage sind, dies durch den Einsatz exekutiver Funktionen zu kompensieren. Daher könnten im Verlauf der Erkrankung eingeschränkte Exekutivfunktionen und damit die Unfähigkeit, degenerierte semantische Gedächtnisstrukturen zu kompensieren, die Hauptursache für die auffallend schlechten kognitiven Leistungen von AD-Patienten im Akutstadium sein. Diese Erkenntnisse basierend auf der SVF alleine werden erst durch die computergestützte qualitative Analyse auf Item-per-Item-Ebene möglich und weisen den Weg zu möglichen Anwendungen in der klinischen Entscheidungsunterstützung. Die feinkörnigere qualitative Analyse der SVF ist klinisch wertvoll für die AD-Diagnose und das Screening, aber sehr zeitaufwändig, wenn sie manuell durchgeführt wird. Diese Arbeit zeigt jedoch, dass automatische Analysepipelines diese diagnostischen Informationen zuverlässig und valide aus der SVF generieren können. Die automatische Transkription von Sprache plus die automatische Extraktion der neuartigen qualitativen SVF-Merkmale führen zu einer klinischen Interpretation, die mit manuellen Analysen vergleichbar ist. Diese Verarbeitung führt auch zu einer verbesserten diagnostischen Entscheidungsunterstützung, die durch Klassifikationsexperimente mit maschinellem Lernen simuliert wurde. Dies deutet darauf hin, dass die computergestützte SVF letztendlich für ein kostengünstiges vollautomatisches klinisches AD-Frühscreening eingesetzt werden könnte. Diese Arbeit bringt die aktuelle AD-Forschung auf zweifache Weise voran. Erstens verbessert sie unser Verständnis der kognitiven Einschränkungen im Bereich der Exekutivfunktionen und des semantischen Gedächtnisses bei AD, gemessen durch die computergestützte qualitative Analyse der SVF. Zweitens bettet diese Arbeit diese theoretischen Fortschritte in ein praktisches Konzept zur klinischen Entscheidungsunterstützung ein, das zukünftig ein bevölkerungsweites und kosteneffektives Screening für AD im Frühstadium ermöglichen könnte

Feinstbearbeitung durch Schleifen und Thermoglätten

Das Verfahren "Thermoglätten" ist schon lange bekannt und dient der Feinstbearbeitung furnierter ebener Möbelteile. Hille und Ruß untersuchten die Wirkung beheizter Glättwalzen und thermogeglätteter Furniere. Danach konnte die Rauheit der Oberfläche durch das Thermoglättverfahren auf 38% reduziert werden

Production of structured thin wooden chips by milling with small cutting angles

Thin wooden chips can be used in a wide range, primarily to produce ecological positive materials to substitute plastics and mineral wool for the use of thermal isolation and packaging materials. There are wide resources of wood and it can be wasted ecologically. Additionally, the production of wooden chips for the above mentioned purposes has clear advantages regarding the expenditure of energy. With existing machining methods for the production of wooden cutting chips, only a chip thickness of more than .25 mm can be realized. Bya new machining method with small tool rake angles, proper extremely thin and folded (structured) chips can be generated. The research emphasis is to study the parameters for generating these chips and their properties for thermal isolation and packaging purposes. First positive results show that this material can be the basis for a new wood material with an isolation property very closed to styrofoam (PS)

Betrachtungen zum Stirnplanfräsen

Die jugoslawische Firma Lestro stellte anläßlich der Ligna 91 ein neuartiges Stirnplanfräsverfahren vor, mit dem interessante neue Effekte bei der Oberflächenbearbeitung von Holz und Holzwerkstoffen realisiert werden können. Der beispielsweise bei diesem Verfahren auftretende Schnittdruck ist im Vergleich zum herkömmlichen Umfangfräsverfahren extrem niedrig. Die dargestellte dünne und rissige Schnittprobe würde, falls sie mit herkömmlichen Umfangfräswerkzeugen bearbeitet wird, zerstört werden

Untersuchungen zur Herstellung dünner strukturierter Späne aus Holz durch Fräsen mit kleinen Einstellwinkeln. Teil 1

Gegenwärtig ist auf vielen Wissensgebieten eine intensive Forschungstätigkeit mit den Zielen der Schaffung umweltfreundlicher Produktionstechnologien und Herstellung entsprechender Erzeugnisse im Gang, wie beispielsweise zur Einsparung von Primärenergie im Produktionsprozeß, Verminderung der CO2-Emission, Herstellung umweltgerechter Baustoffe, verstärkten Verwendung unbedenklicher natürlicher Isolationswerkstoffe, Herstellung umweltfreundlich entsorgbarer bzw. kompostierbarer Verpackungswerkstoffe aus natürlichen Rohstoffen und Substitution von schwer entsorgbaren Kunststoffen durch Naturprodukte sowie Müllvermeidung. Einige der sich mit dieser Problematik befassenden Forscher schlagen als eine Möglichkeit den Einsatz von in Handwerk und Industrie anfallenden Hobelspänen bzw. auch Miskantus-Gras für Verpackungs- und Dämmwerkstoffe vor. Die dabei bereits realisierten Lösungsansätze weisen schon einen hohen Entwicklungsstand auf

Einlippentieflochbohren in Holzkonstruktionen

Die gegenwärtige übliche Bohrtechnik mittels Schlangen- bzw. Wendelbohrern gewährleistet nicht immer die notwendige Bohrungsqualität hinsichtlich der Mittenabweichung. Bohrungsmittenabweichungen von 3,5 mm je 100 mm Bohrungslänge sind durchaus üblich, da das verhältnismäßig biegeweiche Bohrwerkzeug sich den Weg des geringsten Widerstandes sucht und harten Stellen im Holz ausweicht . In Holzkonstruktionen ist es häufig erforderlich, präzise Bohrungen großer Länge einzubringen. Beispielsweise erfolgt die Verbindung von Brettbindern in Groß- und Gesellschaftsbauten mittels eingelassener Knotenbleche. Die Kraftübertragung vom Holzträger auf das Metallknotenblech übernehmen in das Holz eingebrachte Stahldübel, die in entsprechenden Bohrungen des Knotenbleches verankert sind. Mit Hilfe einer Tieflochbohreinrichtung können erstmalig systematische Tiefbohrversuche in Holz durchgeführt werden

Untersuchung des Planfräsverfahrens am Beispiel beschichteter Möbelteile. Teil 3

Über das Prinzip des Planfräsverfahrens wurde in HOB , über den Einfluß des Einstellwinkels und über den des Neigungs-, Span- und Keilwinkels berichtet. Bei allen Winkeln, die die Schneidkeilgestalt beschreiben, konnten zum Teil erhebliche Wirkungen auf die Bearbeitungsqualität nachgewiesen werden. Wesentliche qualitätsverbessernde Effekte ergaben sich durch die entscheidend verringerte Spandicke, die durch Nutzung eines sehr kleinen Einstellwinkels möglich wurde. So konnten mit einer einzigen Schneide noch ausbruchfreie Schnittkanten bei einer Vorschubgeschwindigkeit von 18 m/min erzeugt werden. Die extrem geringe Spandicke erlaubte den Einsatz von Schneiden mit negativen Spanwinkeln und Keilwinkeln von ß = 90 Grad, wodurch eine Stabilisierung des Schneidkeils erreichbar ist, d. h. die Bruchanfälligkeit von empfindlichen Schneidstoffen wie Diamant oder Schneidkeramik könnte künftig vermeidbar werden

Berührungsloses Meßverfahren zur Beurteilung der Struktur bearbeiteter Holzoberflächen

Die Beurteilung der Struktur bearbeiteter Oberflächen von Holz und Holzwerkstolfen ist meßtechnisch eine anspruchsvolle Aufgabenstellung. So ist bei mechanisch abtastenden Verfahren die Größe des Radius der Tastspitze und deren Kegelform ein entscheidender begrenzender Faktor dafür, welche Feinheiten der abgetasteten Oberfläche noch erlaßt werden können. Beispielsweise sind offene angeschnittene Poren kaum darstellbar bzw. von anderen "Oberflächenfehlern" schwer zu unterscheiden. Ebenso spielt die Auflagekraft der Tastspitze eine das Meßergebnis beeinflussende Rolle, da es gegebenenfalls zu Deformationen oder Zerstörung der empfindlichen Zellstruktur der Oberfläche kommen kann. Ferner erlauben Tastschnittgeräte im allgemeinen nur ein linienförmiges Abtasten der Holzoberfläche. Eine Darstellung der räumlichen Struktur der zu beurteilenden Oberfläche ist nur mit erheblichen Zeitaufwand möglich. Der Firma UBM aus Ettlingen ist es gelungen, ein Meßverfahren für höchste Ansprüche zu entwickeln, das auf einem berührungslosen Meßprinzip beruht

Using Neural Word Embeddings in the Analysis of the Clinical Semantic Verbal Fluency Task

International audienceThe Semantic Verbal Fluency Task is a common neuropsychological assessment for cognitive disorders: patients are prompted to name as many words from a semantic category as possible in a time interval; the count of correctly named concepts is assessed. Patients often organise their retrieval around semantically related clusters. The definition of clusters is usually based on handmade taxonomies and the patient's performance is manually evaluated. In order to overcome limitations of such an approach, we propose a statistical method using distributional semantics. Based on transcribed speech samples from 100 French elderly, 53 diagnosed with Mild Cognitive Impairment and 47 healthy, we used distributional semantic models to cluster words in each sample and compare performance with a taxonomic baseline approach in a realistic classification task. The distributional models outperform the baseline. Comparing different linguistic corpora as basis for the models, our results indicate that models trained on larger corpora perform better